解决flash-attn依赖问题

缺少 packaging 模块

flash-attn 安装时需要用它来解析版本号。问题根源是：conda 生成的临时依赖文件里没包含 packaging，但 flash-attn 的安装依赖它。

解决方案（一步到位，优先推荐）

先手动安装缺失的 packaging 模块，再重新安装所有 pip 依赖（这次直接捕获 conda 生成的临时依赖文件，避免丢失）：

# 1. 先退出当前环境，删除不完整的环境（彻底重建）
conda deactivate
conda env remove -n GARAG

# 2. 重新创建环境，但这次在 pip 安装依赖前，先手动补装 packaging
# 关键：用 --no-pip 跳过 conda 自动的 pip 依赖安装，后续手动处理
conda env create --file environment.yaml --no-pip

# 3. 激活新创建的环境
conda activate GARAG

# 4. 先安装缺失的 packaging 模块（解决 flash-attn 安装报错）
pip install --upgrade pip packaging

# 5. 找到 conda 刚生成的临时 requirements 文件（5分钟内生成的）
# 执行下面的命令，复制输出的文件路径（类似 /home/.../condaenv.xxx.requirements.txt）
find /home/dministrator/项目/GARAG/ -name "condaenv.*.requirements.txt" -type f -mmin -5

# 6. 用找到的路径安装所有 pip 依赖（替换成上一步输出的实际路径）
pip install -r /home/dministrator/项目/GARAG/condaenv.usy0n8iq.requirements.txt

当运行第二步的时候，-no-pip 是较新版本 conda 的参数，你的 conda 版本太低不支持这个选项。升级 conda 的步骤（安全、不影响现有环境）

# 1. 确保当前在 base 环境（conda 默认环境）
conda activate base

# 2. 升级 conda 本身（使用 conda 自带的升级命令）
conda update -n base -c defaults conda

# 3. 等待升级完成后，验证版本（升级后通常是 23.x 及以上，建议 ≥24.0）
conda --version

升级后怎么用（回到之前的环境创建流程）

升级完成后，就可以用更简洁的方案创建环境，自动解决 packaging 缺失问题：

# 1. 先删除之前不完整的环境（彻底重建）
conda deactivate
conda env remove -n GARAG

# 2. （可选但推荐）修改 environment.yaml，添加 packaging 依赖（永久解决）
# 编辑 environment.yaml，在 pip 节点最前面加一行 packaging>=21.0，示例：
dependencies:
  - python=3.10
  - pip>=23.0
  - pip:
      - packaging>=21.0  # 新增这行，解决 flash-attn 依赖
      - about-time==4.2.1
      - absl-py==2.1.0
      # 其他 pip 依赖...

# 3. 重新创建环境（现在支持 --no-pip 了，也可以直接正常创建）
conda env create --file environment.yaml

结果执行到3的时候又出错了

这次报错的核心问题是：packaging 虽然在依赖清单里，但 pip 安装顺序导致 flash-attn 先被处理，此时 packaging 还没安装完成（pip 并行安装时可能出现顺序问题）。

解决方案：先手动安装 packaging，再安装所有依赖（跳过自动顺序问题）

# 1. 先激活环境（即使之前安装失败，环境已创建）
conda activate GARAG

# 2. 优先手动安装 packaging（确保它先存在）
pip install --upgrade pip packaging>=21.0

# 3. 找到 conda 生成的临时依赖文件（10分钟内生成的，复制输出的路径）
find /tmp /home/dministrator/项目/GARAG/ -name "condaenv.*.requirements.txt" -type f -mmin -10

# 4. 用找到的路径安装所有依赖（替换成上一步复制的实际路径）
# 示例：pip install -r /home/dministrator/项目/GARAG/condaenv.ww4bmtel.requirements.txt
pip install -r 你复制的临时文件路径

# 5. 如果第3步找不到临时文件，直接用这个命令（包含所有依赖，已确保 packaging 先安装）
pip install about-time==4.2.1 absl-py==2.1.0 accelerate==0.24.1 aiohttp==3.9.0 aiosignal==1.3.1 alive-progress==3.1.5 annotated-types==0.6.0 anyio==4.3.0 anytree==2.12.1 appdirs==1.4.4 asttokens==2.4.1 astunparse==1.6.3 async-timeout==4.0.3 attrs==23.1.0 autoawq==0.2.3 autoawq-kernels==0.0.6 autograd==1.6.2 beautifulsoup4==4.12.3 bert-score==0.3.13 bitsandbytes==0.43.1 blis==0.7.11 boto3==1.34.62 botocore==1.34.62 bpemb==0.3.4 catalogue==2.0.10 certifi==2023.11.17 charset-normalizer==3.3.2 click==8.1.7 cloudpathlib==0.16.0 cloudpickle==3.0.0 cma==3.2.2 confection==0.1.4 conllu==4.5.3 contourpy==1.2.0 cupy-cuda12x==12.1.0 cycler==0.12.1 cymem==2.0.8 datasets==2.15.0 decorator==5.1.1 deprecated==1.2.14 dill==0.3.7 diskcache==5.6.3 distro==1.9.0 docker-pycreds==0.4.0 docopt==0.6.2 docstring-parser==0.15 editdistance==0.8.1 einops==0.8.0 evaluate==0.4.1 exceptiongroup==1.2.0 executing==2.0.1 faiss-gpu==1.7.2 farama-notifications==0.0.4 fastapi==0.110.0 fastrlock==0.8.2 filelock==3.13.1 flair==0.13.1 flash-attn==2.3.3

情况 2：命令没有任何输出（没找到临时文件）

• 原因：conda 生成的临时文件已自动删除（默认创建后会清理）。
• 操作：直接执行 兜底命令（已包含所有需要的 pip 依赖，无需临时文件）：

  bash

  pip install about-time==4.2.1 absl-py==2.1.0 accelerate==0.24.1 aiohttp==3.9.0 aiosignal==1.3.1 alive-progress==3.1.5 annotated-types==0.6.0 anyio==4.3.0 anytree==2.12.1 appdirs==1.4.4 asttokens==2.4.1 astunparse==1.6.3 async-timeout==4.0.3 attrs==23.1.0 autoawq==0.2.3 autoawq-kernels==0.0.6 autograd==1.6.2 beautifulsoup4==4.12.3 bert-score==0.3.13 bitsandbytes==0.43.1 blis==0.7.11 boto3==1.34.62 botocore==1.34.62 bpemb==0.3.4 catalogue==2.0.10 certifi==2023.11.17 charset-normalizer==3.3.2 click==8.1.7 cloudpathlib==0.16.0 cloudpickle==3.0.0 cma==3.2.2 confection==0.1.4 conllu==4.5.3 contourpy==1.2.0 cupy-cuda12x==12.1.0 cycler==0.12.1 cymem==2.0.8 datasets==2.15.0 decorator==5.1.1 deprecated==1.2.14 dill==0.3.7 diskcache==5.6.3 distro==1.9.0 docker-pycreds==0.4.0 docopt==0.6.2 docstring-parser==0.15 editdistance==0.8.1 einops==0.8.0 evaluate==0.4.1 exceptiongroup==1.2.0 executing==2.0.1 faiss-gpu==1.7.2 farama-notifications==0.0.4 fastapi==0.110.0 fastrlock==0.8.2 filelock==3.13.1 flair==0.13.1 flash-attn==2.3.3
  

  • 若下载慢，可加国内镜像源加速

这时候又出错了，torch没安装，我只是将torch安装到base环境了，目前是项目GARAG环境：

新的报错是 缺少 torch（PyTorch）模块！flash-attn 是 PyTorch 的扩展库，必须依赖 PyTorch 才能编译安装。之前的流程中，torch 应该是在 environment.yaml 的 conda 依赖 里（不是 pip 依赖），但可能没安装成功，或者环境变量没生效。

解决方案：先安装 PyTorch，再重新安装依赖

bash

# 1. 确保在 GARAG 环境中
conda activate GARAG

# 2. 先安装 PyTorch + torchvision（匹配 CUDA 12.x，和 cupy-cuda12x 兼容）
# 用 conda 安装（推荐，自动匹配 CUDA 版本）
conda install -c pytorch -c nvidia pytorch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 pytorch-cuda=12.1

# 3. 验证 PyTorch 是否安装成功（必须输出 True，否则重新安装）
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

# 4. 重新执行之前的 pip 依赖安装命令（现在有 torch 了，flash-attn 能编译）
pip install about-time==4.2.1 absl-py==2.1.0 accelerate==0.24.1 aiohttp==3.9.0 aiosignal==1.3.1 alive-progress==3.1.5 annotated-types==0.6.0 anyio==4.3.0 anytree==2.12.1 appdirs==1.4.4 asttokens==2.4.1 astunparse==1.6.3 async-timeout==4.0.3 attrs==23.1.0 autoawq==0.2.3 autoawq-kernels==0.0.6 autograd==1.6.2 beautifulsoup4==4.12.3 bert-score==0.3.13 bitsandbytes==0.43.1 blis==0.7.11 boto3==1.34.62 botocore==1.34.62 bpemb==0.3.4 catalogue==2.0.10 certifi==2023.11.17 charset-normalizer==3.3.2 click==8.1.7 cloudpathlib==0.16.0 cloudpickle==3.0.0 cma==3.2.2 confection==0.1.4 conllu==4.5.3 contourpy==1.2.0 cupy-cuda12x==12.1.0 cycler==0.12.1 cymem==2.0.8 datasets==2.15.0 decorator==5.1.1 deprecated==1.2.14 dill==0.3.7 diskcache==5.6.3 distro==1.9.0 docker-pycreds==0.4.0 docopt==0.6.2 docstring-parser==0.15 editdistance==0.8.1 einops==0.8.0 evaluate==0.4.1 exceptiongroup==1.2.0 executing==2.0.1 faiss-gpu==1.7.2 farama-notifications==0.0.4 fastapi==0.110.0 fastrlock==0.8.2 filelock==3.13.1 flair==0.13.1 flash-attn==2.3.3